გზამკვლევი კარიერაში: გახდი მონაცემთა ინჟინერი
ყოველდღიურად დიდი რაოდენობის მონაცემს ვიღებთ, ვამუშავებთ და ვაანალიზებთ, რაც გადაწყვეტილებების მიღებაში გვეხმარება. ამ პროცესს განსაკუთრებით დიდი მნიშვნელობა კომპანიებისთვის ენიჭება. ისინი მონაცემებს ბიზნესის შესაფასებლად და ოპტიმიზაციისთვის იყენებენ. ამ საქმეში კი მნიშვნელოვან როლს ასრულებს მონაცემთა ინჟინერი, რომლის მოვალეობაც დიდი რაოდენობის ინფორმაციის შესაგროვებლად, შესანახად და გადასამუშავებლად საჭირო სისტემების აგებას მოიცავს.
თუკი მონაცემთა ინჟინერიაში გსურს კარიერის გაგრძელება, მაშინ აუცილებლად წაიკითხე ბლოგი. აქ მიიღებ რჩევებს, თუ როგორ გახდე წარმატებული მონაცემთა ინჟინერი.
The International Data Corporation-ის მიხედვით, 2025 წლისთვის 175 ზეტაბიტის (1021 ბიტი) მონაცემებს შევაგროვებთ (შედარებისთვის, წლევანდელი მაჩვენებელი 33 ზეტაბიტია). როგორ მოახერხებენ კომპანიები ამ მასშტაბის ინფორმაციის შენახვასა და გადამუშავებას? პასუხი შემდეგია: ბევრი მონაცემთა ინჟინრის აყვანით. ამის მიზეზი კი ის არის, რომ მათ სჭირდებათ უფრო მეტი ადამიანი “წინა ხაზზე” სხვადასხვა წყაროებიდან წამოსული უამრავი პირველადი მონაცემის შესაგროვებლად.
მათი მთავარი მოვალეობაა, რომ ორგანიზაციის სხვადასხვა დეპარტამენტის გუნდებმა შეუფერხებლად შეძლონ მათთვის საჭირო მონაცემების ანალიზი და გამოიყენონ იგი მრავალმხრივი მიზნით. მონაცემთა ინჟინრები იყენებენ ETL არხებს, რათა დააჯგუფონ ინფორმაცია და გახადონ იგი უფრო მკაფიო და გასაგები მთელი კომპანიისთვის.
რამდენად მოთხოვნადი პროფესიაა მონაცემთა ინჟინერი?
2020 წელს მონაცემთა ინჟინრის პოზიციაზე გამოცხადებული ვაკანსიების რაოდენობა 40%-ით გაიზარდა. შედარებისთვის, ეს რიცხვი მონაცემთა მეცნიერის შემთხვევაში მხოლოდ 10% იყო. ამ მიზეზით მონაცემთა ინჟინერი ყველაზე სწრაფად მზარდი ტექნოლოგიური პროფესია გახდა, რომელზეც მოთხოვნა წლიდან წლამდე იზრდება.
ამასთან ერთად, დღეს ბევრი კომპანია ფიზიკურ სერვერებს ღრუბლოვან სერვისებში ცვლიან, ამიტომ უფრო მეტი მონაცემთა ინჟინრის დაქირავების საჭიროება ძალიან დიდია, რათა მათ მნიშვნელოვანი დახმარება გაუწიონ მონაცემთა მეცნიერების გუნდს. რაც შეეხება შემოსავალს, ეს მიმართულება ამ მხრივაც ერთ-ერთ მოწინავე პოზიციას იკავებს. მონაცემთა ინჟინერიისთვის საჭირო უნარები საკმაოდ მაღალანაზღაურებადია. მაგალითისთვის, აშშ-ში საშუალო წლიური შემოსავალი $115,157-ის ტოლია. ამიტომ თუკი პროფესიის შეცვლასა და ახალი კარიერული გზის არჩევას გეგმავ, სწორედ ახლა არის საუკეთესო დრო, ამ სფეროში შემოაბიჯო.
ახლა კი მოგიყვები, როგორ გახდე წარმატებული მონაცემთა ინჟინერი და რა უნარების ფლობა დაგჭირდება ამისთვის:
1. ინტერესი მონაცემებზე ორიენტირებული გადაწყვეტილების მიღების მიმართ
იმისთვის, რომ ამ სფეროში დაიწყო მუშაობა, უნდა გქონდეს სურვილი, ისწავლო ახალი და გამოწვევებით სავსე საქმე. მონაცემებთან მუშაობა და მათი გამოყენებით სწორი და ღირებული დასკვნებისა და ვარაუდების გამოტანა დღეს ერთ-ერთი ყველაზე გამოსადეგი უნარია. ამ პროცესში კი შესაძლოა ისეთ პრობლემებს გადაეყარო, რომლებიც შენგან უფრო მეტ ძალისხმევას მოითხოვს. მაგრამ თუ ამისთვის ძლიერი ნებისყოფა გაქვს, აუცილებლად დაძლევ არსებულ წინააღმდეგობებს.
2. SQL და DBMS სისტემების გამოყენების უნარი
Database Management Systems (DBMS) არის Software სისტემები, რომლებიც გამოიყენება მონაცემების შესანახად, მოსაძიებლად და ანალიზისთვის. მონაცემთა ინჟინერს მათი შექმნა და მოქმედებების ჩატარება ევალება სხვადასხვა ხელსაწყოს გამოყენებით. მათგან ყველაზე გავრცელებული ინსტრუმენტი, რომელიც Python-სა და R-ზე უფრო მეტად პოპულარულია, არის SQL (Structured Query Language). ამიტომ, კარგად შეისწავლე ეს ხელსაწყო და მისი გამოყენების ტექნიკები, ბრძანებები და სინტაქსი.
3. პროგრამირების ენის ცოდნა
მონაცემთა ინჟინრებს ყოველდღიურ საქმიანობაში პროგრამირებას იყენებენ. შესაბამისად, უნდა იცოდე მინიმუმ ერთი ენა მაინც – Java ან Python.
ეს როლი მოიცავს მონაცემთა ანალიზს სტატისტიკისა და გრაფების გამოყენებით, რისთვისაც ხშირად მიმართავენ Python-სა და პროგრამირების სხვა ენებს. ამიტომ, გირჩევ, რომ თუ ჯერ კიდევ არ ფლობ რომელიმე მათგანს, დაიწყო მისი შესწავლა და მიიღო პრაქტიკული გამოცდილება.
4. ღრუბლოვანი გამოთვლების საფუძვლების ცოდნა
როგორც უკვე გითხარი, კომპანიები აქტიურად იწყებენ ღრუბლოვანი სერვისების გამოყენებას. ამ პროცესში კი სწორედ მონაცემთა ინჟინრები იქნებიან ჩართულები. ღრუბლოვანი სერვისების პლატფორმებს შორის სამი მთავარი კონკურენტია: Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP), and Microsoft Azure. თუ გსურს, რომ ამ მიმართულებით გააგრძელო მუშაობა, დაუთმე დრო ღრუბლოვანი გამოთვლების საფუძვლების შესწავლას. იმუშავე ისეთ პროექტებზე, რომლებიც რეალური პრობლემების გადასაჭრელად ჩამოთვლილი პლატფორმების ეფექტურად გამოყენებას გასწავლის.
5. მონაცემთა შენახვისა და ETL ტექნიკები
ETL/ELT ეფექტური არხების შექმნა ყოველი ორგანიზაციისთვის მნიშვნელოვანია, რათა დიდი რაოდენობის ინფორმაცია ორგანიზებულად შეინახოს. ამის მისაღწევად მონაცემთა ინჟინრები სხვადასხვა ხელსაწყოს იყენებენ, მაგალითად, Snowflake, Star. მათი ცოდნა არსებითი უნარია შენი წარმატებული კარიერისთვის.
6. დიდი მოცულობის მონაცემებთან მუშაობის უნარი
ჩვენ ინფორმაციულ ეპოქაში ვცხოვრობთ და ყოველდღიურად უამრავ ბიტ მონაცემს ვაწარმოებთ და ვამუშავებთ. იმისთვის, რომ დიდი მოცულობის მონაცემებთან იმუშაო, არაერთი ხელსაწყო არსებობს: Spark, PySpark, Hive. მონაცემთა დიდ ბაზებთან სამუშაოდ მათი გამოყენების ტექნიკების შესწავლა და პრაქტიკული გამოცდილების ქონა დაგჭირდება.
7. ახალი ხელსაწყოების ცოდნა
ეს სფერო მუდმივად ვითარდება და არაერთი ახალი ინსტრუმენტი იქმნება, რომლებიც მონაცემთა ინჟინრებს სხვადასხვა ტიპის ამოცანების შესრულებაში ეხმარება. მაგალითად, Snowflake მონაცემთა შენახვისთვის, dbt ELT-სთვის, Airflow ორკესტრირებისთვის. იმისთვის, რომ არ ჩამორჩე ინდუსტრიაში მიმდინარე პროცესებსა და ცვლილებებს, თვალი ადევნე სიახლეებს და ისწავლე ასეთი ხელსაწყოების გამოყენება.
მონაცემთა ინჟინერია - კურსის შესახებ
ზემოთ ჩამოთვლილი უნარების ათვისებისა და გაუმჯობესების პარალელურად შეგიძლია ჩაეწერო მონაცემთა ინჟინერიის კურსზე, რომელიც უკეთესად გაგაცნობს ამ სფეროს და დაგეხმარება ცოდნის გაუმჯობესებასა და პრაქტიკული გამოცდილების მიღებაში. კურსის წარმატებით გავლა და სერტიფიკატის მიღება კი სამსახურის ძიების პროცესში აუცილებლად გამოგადგება – იგი შენს კონკურენტებთან შედარებით უპირატესობას მოგაპოვებინებს.
ახლა კი შენთვის კარგი ამბავი მაქვს – Commschool-ში მონაცემთა ინჟინერიის კურსი იწყება! პროგრამა განკუთვნილია მათთვის, ვისაც Python პროგრამირების ენა უკვე შესწავლილი აქვს და მონაცემებთან მუშაობა აინტერესებს. კურსზე შეისწავლი მონაცემთა ინჟინერიასთან დაკავშირებულ კონცეფციებს, პრაქტიკულ ხელსაწყოებსა და ტექნოლოგიებს, იმუშავებ ინდივიდუალურ პროექტზე და მიიღებ კარიერულ მხარდაჭერას Commschool-სგან.
ასე რომ, გაეცანი უფრო დეტალურად კურსის სილაბუსს და შემოგვიერთდი Commschool-ში!
რელევანტური ბლოგები
-
ხელოვნური ინტელექტი პრაქტიკაში – გაიცანი ლექტორი, შოთა ნათენაძე...
-
-
-
-
-
როგორ გავართვათ თავი გასაუბრებას მონაცემთა ანალიტიკოსის პოზიციაზე? - ლელა გაიხარაშვილი...
-
IT პროექტების მენეჯმენტი - გაიცანი ლექტორი გაგი ნინოშვილი...
-
მონაცემთა ანალიტიკა - რა არის და როგორ იყენებენ მას ბიზნესები...
-
-
ნინი მოდებაძე მონაცემთა ანალიტიკოსის პროფესიის, საჭირო უნარებისა და კურსის შესახებ...
შესაძლოა გაინტერესებდეს
დამწყები
950₾
ხელოვნური ინტელექტი თანამედროვე მენეჯერის განუყოფელი ნაწილი გახდა. შესაბამისად, რაც უფრო მეტად გვესმის რა ენაზე და როგორ ვესაუბროთ ხელოვნურ ინტელექტს მით უფრო მარტივია მისი ყოველდღიურობაში ინტეგრირება. რაც მთავარია, ხელოვნური ინტელექტის საშუალებით შესაძლებელია დროის ეფექტურად გამოყენება და რუტინული საქმეების თავიდან არიდება.
ლექციების განმავლობაში დეტალურად შევისწავლით ისეთი პოპულარული AI სისტემების გამოყენებას, როგორიცაა ChatGPT, Claude.ai, და Gemini. პრაქტიკულ დავალებასა და ფინალურ ნაშრომზე მუშაობა კი დაგვეხმარება სიღრმისეული ცოდნა მივიღოთ AI ხელსაწყოების გამოყენებასა და მათ საკუთარ ნებაზე “მოთვინიერებაში”.
6 ლექცია
18
საათი
საშუალო
1600₾
თანამედროვე სამყაროში ნებისმიერი ციფრული პროდუქტი ან მომსახურება არ ითვლება სრულყოფილად, თუ მას მობილური აპლიკაცია არ აქვს. მსოფლიოს მობილური მომხმარებლების დაახლოებით 86% კი ანდროიდის მომხმარებელია, რაც მას ყველაზე პოპულარულ მიმართულებად ხდის მობაილ დეველოპმენტში.მობილური აპლიკაციები პროგრამული უზრუნველყოფის ერთ-ერთი სახეობაა, ამიტომაც კურსის საწყის ეტაპზე აქცენტი კეთდება პროგრამირების ენებისა და მიდგომების შესწავლაზე. ამის შემდეგ გადავდივართ ანდროიდის სპეციფიკური ფრეიმვორკის, ინსტრუმენტებისა და აპლიკაციის შექმნის პროცესზე.
24 ლექცია
72
საათი
საშუალო
1500₾
ბოლო წლებია Front-End Development ერთ-ერთ ყველაზე მზარდ და პერსპექტიულ ინდუსტრიად გვევლინება. ამ ყველაფერში დიდი როლი ითამაშა Angular Framework-მა, რომელიც 2016 წელს შეიქმნა Google-ის მიერ და რომლის გაუმჯობესება დღესაც აქტიურად მიმდინარეობს. Angular Framework-ის გამოყენებით თქვენ შეძლებთ TypeScript-Based Responsive Single-Page აპლიკაციების (SPA) აწყობას.
კურსის განმავლობაში მთავარი აქცენტი გაკეთდება Angular-ის მთავარი კონცეფციების ღრმად შესწავლაზე. დიდი დრო დაეთმობა TypeScript-ის და RxJS-ის სიღრმისეულ გარჩევას და ჩვენებას თუ რატომ არის ღირებული ტიპიზაცია (TS) და რეაქტიული პარადიგმა (RxJS)
20 ლექცია
60
საათი
შესვლა Google-ით
